Az MLOps a DevOps, a Data Engineering és a Machine Learning találkozásánál született.
Az ML rendszerek kísérleti jellegűek, jelentősebb számú komponenst tartalmaznak, és nagyobb kihívást jelent megépíteni és fenntartani.
Ha foglalkozott gépi tanulással vagy mély tanulással, akkor találkozhatott MLOp-okkal.
A DevOpshoz hasonlóan a Machine Learning Operations (MLOps) a következő jelentős lépés, amelyet a modern vállalatok megtesznek.
Bár a DevOps-hoz hasonló koncepciót használ, másképpen valósítják meg.
Az MLOps várhatóan hatalmas növekedést fog elérni, és 2025 végére eléri a 4 milliárd dollárt.
Az MLOps iránti növekvő kereslet miatt egyre több aspiráns várja, hogy részt vegyen az MLOps tanfolyamokon, hogy jobb betekintést nyerhessen ezekbe a műveletekbe.
Tehát, ha te is közéjük tartozol, értsük meg, mi az az MLOps, majd lépj be a 9 legjobb MLOps kurzus listájába, hogy segítsünk megtanulni és elsajátítani.
Tartalomjegyzék
Mi az MLOps?
Az MLOps olyan médiumként működik, ahol az adattudósok és az üzemeltetési szakemberek együtt dolgozhatnak és kommunikálhatnak egy sor technika segítségével.
A gépi tanulás és a mély tanulási modellek kiterjesztett termelési környezetekben való megvalósítása automatizálható a minőség javítása és a menedzsment folyamat egyszerűsítése érdekében. Ezenkívül az MLOps egyszerűbbé teszi a modellek hozzáigazítását az üzleti igényekhez és a szabályozási szabványokhoz.
A nagy teljesítményű ML-alkalmazásokat akár folyamatosan, nagy méretekben is kiadhatja termelésbe az MLOps-nek köszönhetően. Az ML-nek speciális követelményei vannak, hogy új életciklust hozzon létre a jelenlegi SDLC és CI/CD folyamatok mellett, ami hatékonyabb munkafolyamatot és jobb eredményeket eredményez.
Az MLOps különböző fázisai a következők:
- Adatelemzés
- Adatátalakítás/előkészítés
- Modellképzés és -fejlesztés
- Modell validálás
Az MLOps fejlesztéséhez átfogó tudásra van szükség, amely egy MLOps szakosodási kurzus segítségével válik elérhetőbbé.
Miért érdemes megfontolni egy MLOps specializációs tanfolyamot?
Mivel az adatok minden program alapját képezik, a gépi tanulás különbözik a hagyományos szoftverektől. A kód kialakításának középpontjában az adatszolgáltatás áll, nem pedig az alkalmazások funkcionalitása. Ezenkívül az ML egy nyílt hurkú, dinamikus rendszer.
A feladat addig nem indul el, amíg a modelleket használatba nem veszik. Ezenkívül a termelési modelleket nyomon kell követni, át kell képezni és át kell helyezni a változó adatjelekre az optimális teljesítmény fenntartása érdekében. A gépi tanulás bevezetése gyakrabban igényel készségeket olyan műszaki területeken, mint a szoftverfejlesztés és a DevOps.
Egy tipikus MLOps-tanfolyamon a gépi tanulás alapvető gondolatait a kortárs szoftverfejlesztés és mérnöki szerepek gyakorlati ismeretével ötvözik, hogy gépi tanulási technikát hozzunk létre a gyártáshoz.
Megismerheti a gépi tanulás mérnöki lehetőségeit, nehézségeit és hatásait a fejlesztés és a gyártás különböző területein. A tanfolyam elvégzése után képes leszel élvonalbeli mesterséges intelligencia-megoldások létrehozására és valós problémák megoldására. Ezen kívül készen állsz a következőkre:
- Hozzon létre egy teljes ML termelési rendszert, beleértve a projekttervezést, az adatkövetelményeket, a modellezési technikákat és a telepítést
- Hozzon létre egy alapmodellt, oldja meg az ötlet sodródását, és készítsen prototípust.
- Ismerje meg az adatfolyamok tervezését adatkészletek megszerzésével, tisztításával és érvényesítésével
- Használja a TensorFlow Extended szolgáltatást a funkciók tervezéséhez, átalakításához és kiválasztásához
- Használjon eszközöket az adatok származási és származási metaadataihoz, hozzon létre adatéletciklust, és használja az üzleti adatsémákat az adatok fejlődésének nyomon követésére
Az online MLOps tanfolyamot folytató hallgatók MLOps ZoomCamp-et is kaphatnak, ahol különböző fájlokban fejezhetik ki a megoldásokat. Tartalmazza a bevezetést, a telepítést, a gyakorlatokat, a projekteket stb.
Az MLO-k jelentősége a karrierkilátásokban
Hatalmas verseny folyik az adattudományban, és évről évre hallgatók százai és ezrei választják ezt a szakterületet, amely kiváló munkakört kínál.
Bár az MLOps kevésbé ismert, mint az adattudomány, a fizetési skála összehasonlítható. Egy amerikai adatkutató átlagos alapfizetése 119 000 dollár, míg az MLOps mérnökei általában 90 529 dollár körül keresnek.
Az MLOps bármilyen alakú és méretű szervezetet támogathat hatékony tervek kidolgozásában, irányításában és a jövőbeni sikerekben. Ennek eredményeként ennek a technikának a jelentősége növekszik, ahogy az adatok és a technológia folyamatosan új magasságokba emelkedik.
Így az MLOps mérnökeként különféle feladatoknak lesz kitéve, például gépi tanulási modellek telepítése és a termelés során történő működésük biztosítása. A modell használatához meg kell értenie az alapjául szolgáló gépi tanulási algoritmust.
Hogyan működik egy MLOps specializációs kurzus?
Az MLOps szakosodási kurzusok segíthetik a tanulókat gyakorlati és elméleti készségek elsajátításában. Így működik a tanfolyam elvégzése.
Jelentkezzen be
Közvetlenül beiratkozhat egy online MLOps szakosodási kurzusra, miután kiválasztotta az Ön számára megfelelő kurzust. Ha beiratkozik egy tanfolyamra, akkor regisztrált tag lesz.
A legjobb az egészben az, hogy csak egy kurzust fejezhet be, végleg leállíthatja tanulmányait, vagy lemondhatja előfizetését. Ezenkívül egy irányítópultot is kap, amellyel vizualizálhatja és nyomon követheti a kurzusokra való beiratkozásait és az előmenetelét.
Végezzen gyakorlati projektet
Minden szakterülethez tartozik egy gyakorlati projekt, amelyet el kell végeznie az MLOps szakosodási tanfolyam elvégzéséhez és a hiteles tanúsítvány megszerzéséhez. A gyakorlati projekttanfolyam megkezdése előtt azonban el kell végeznie az összes többi kurzust, hogy olyan ismeretekkel rendelkezzen, amelyeket alkalmazni tud a projektben.
Szerezze meg a tanúsítványt
A tanfolyam elvégzése után bizonyítványt kaphat a tanfolyamról, amelyet felmutathat a potenciális munkaadóknak, és megszerezheti álmai állását.
Most pedig nézzünk meg néhányat a legjobb MLOps tanfolyamok közül, amelyeken részt vehet.
MLOps alapjai: CI/CD/CT csővezetékek az ML-ből: Udemy
Ez az Udemy tanfolyam megtanítja az MLOps alapjait, és bemutatja, hogyan oldja meg az MLOps a hagyományos ML problémáit, miközben javítja az ML folyamat alkalmazkodóképességét és automatizálását.
Fedezi:
- Azok a szabványok és értékek, amelyek köré az MLOps épül
- Csővezetékek a folyamatos szállításhoz, a folyamatos képzéshez és az MLOps folyamatos integrációjához
- Az MLOps tanfolyam érettségi szintjei széles skálán mozognak
- Az MLOps platformok és az eszközkészlet összehasonlítása
Ez az Udemy tanfolyam adattudósoknak, ML mérnököknek, DevOps mérnököknek és más szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni a koncepciót.
Gépi tanulási modellek bevezetése: Udemy
Ez az Udemy gépi tanulási bevezetési kurzusa megtanítja Önnek, hogyan állíthatja át gépi tanulási modelljeit a kutatási szakaszból egy teljesen integrált megoldássá. Ezenkívül a kurzus elmagyarázza a modell bevezetését és azt, hogy az hogyan hasznos a karrierje szempontjából.
Megtanulja a modell felépítésének minden egyes szakaszát a kutatási környezetben, megtanulja, hogyan alakíthatja át a Jupyter notebookokat termelési kódokká, kódcsomagokká, közzéteheti egy API-ban, és hogyan adhat hozzá folyamatos szállítást szórakoztató videóleckék segítségével.
Az oktató beszél a reprodukálhatóság gondolatáról, annak fontosságáról, valamint arról, hogyan lehet felhasználni a verziószámítást, a kódtárakat és a Dockert a reprodukálhatóság maximalizálása érdekében a telepítés során. Ezenkívül megtanulja a Jupyter notebookból a felhőplatformokra és az infrastruktúrára történő gépi tanulási modell telepítésének folyamatát, figyelembe véve a CI/CD-t.
Ez a tanfolyam a következőknek szól:
- Adattudósok, akik első gépi tanulási modelljüket szeretnék használni
- Adattudósok, akik szeretnének jártasabbak lenni a modellek bevezetésében.
- Szoftverfejlesztéssel foglalkozó emberek, akik szeretnének áttérni a gépi tanulásra
MLOps alapjai: Coursera
Ez a Coursera-tanfolyam a kurzus során a Google Cloud éles ML-rendszereinek telepítéséhez, értékeléséhez, üzemeltetéséhez és felügyeletéhez használt MLOps-eszközöket ismeri meg.
Ezenkívül magában foglalja az ML rendszerek telepítését, tesztelését, felügyeletét és automatizálását. Az ML szakemberek a modellértékeléshez és a folyamatos fejlesztéshez eszközöket használhatnak. Együttműködnek adattudósokkal, akik modelleket hozhatnak létre, hogy felgyorsítsák a legjobban teljesítő modellek alkalmazását.
Mit fogsz tanulni?
- A hatékony MLOp-k alapvető technológiáinak megvalósítása
- Alkalmazza a leghatékonyabb CI/CD eljárásokat, amikor ML rendszerekkel foglalkozik
- Konfigurálja és állítsa be a Google Cloud környezeteket a megbízható és hatékony MLOpokhoz
- Olyan munkafolyamatokat valósítson meg a képzéshez és a következtetésekhez, amelyek megbízhatóak és reprodukálhatók
MLOps specializáció: Coursera
Az MLOps Coursera kurzus az alapvető gépi tanulási ötleteket, valamint a kortárs szoftverfejlesztési és mérnöki szerepkörök gyakorlati ismereteit tartalmazza a gépi tanulási mérnöki gyártás létrehozásához.
A kurzus különböző területeket fed le, ideértve a termelésben folyamatosan futó integrált rendszerek koncepciójának meghatározását, létrehozását és karbantartását. A kurzus azt tanítja, hogy a termelési rendszereknek hogyan kell kezelniük a folyamatosan változó adatokat, a tipikus gépi tanulási modellezéshez hasonlóan.
Mit fogsz tanulni?
- Teljes ML termelési rendszer létrehozása, beleértve a projekttervezést, az adatkövetelményeket, a modellezési technikákat és a telepítést
- Alapmodell készítése, ötletsodródás feloldása és prototípus készítése egy éles gépi tanulási alkalmazáshoz
- A TensorFlow Extended használatának elsajátítása tervezés és átalakítás elvégzésére
- Az adatok származási és leszármazási metaadataihoz szükséges eszközök használatának elsajátítása, adatéletciklus létrehozása, valamint üzleti adatsémák használata az adatok fejlődésének nyomon követésére
MLOps tanúsítási képzés: CloudxLab
A CloudxLab biztosítja ezt az MLOps Certification Training tanfolyamot. Általában a gépi tanulási modellek fejlesztéséhez, megvalósításához és nyomon követéséhez szükséges módszerekre, készségekre és valós szakértelemre utal.
A gépi tanulási modellünk betanítása után a következő nagy kihívás az éles üzembe helyezés és méretezés, hogy minél több felhasználó használhassa. A kísérleti tanulási folyamat során megtanulja, hogyan kell hatékonyan használni az eszközöket és megközelítéseket.
A gépi tanulás megértése és a mélyreható tanulási ötletek kulcsfontosságúak, de komoly szakértelemmel kell rendelkeznie a gyártásmérnöki készségekkel kapcsolatban is. A DevOps technológiákkal kapcsolatos tapasztalatok fejlesztése mellett ez a kurzus mélyen elmélyül a gépi tanulásban és a mély tanulási módszerekben. A tanfolyam elvégzése után a hallgatók megtanulják:
- Hozzon létre egy gépi tanulási rendszert az elejétől a végéig.
- Ismerje meg a projekt hatókörét, az adatkövetelményeket, a modellezést és a telepítést
- Hozzon létre folyamatokat a modell betanítási eljárásának javításához
- Ismerje meg, hogyan kezelheti üzleti nehézségeit többféle gépi tanulási és mély tanulási technikával
- A Spark MLlib használata az elosztott modellképzéshez való illeszkedéshez
- Használjon CI/CD-folyamatokat a gépi tanulási modellek valós világban való üzembe helyezéséhez
Minősített MLOps tanfolyami képzés: 360 DigiTMG
Ez az MLOps-tanfolyam a gépi tanulási modellek nagyszabású telepítését tárgyalja. A képzés abból fakad, hogy elégedetlenek vagyunk, miközben tanácsadói projekteken dolgoztunk, és megpróbáltuk megvalósítani a gépi tanulási projekteket a valós környezetben.
Az ML mérnökök különböző kihívásokkal szembesülnek a projekten való munka során, például a kód „operacionalizálása” és „gyártásba helyezése”. Sok mérnök számára meglehetősen nagy kihívást jelent az ML-modellek gyors és hatékony üzembe helyezése, mivel nincs olyan platform vagy ajánláskészlet, mint más szoftverfejlesztési projektekben.
Ez a tanfolyam megtanítja neked:
- Az MLOp-k iránti kereslet az adattudományi területen
- Ismerje meg a Dockert és a konténerezés előnyeit
- Ismerje meg a TensorFlow Extended (TFX) és annak számos részét
MLOps Engineering az AWS-en
Ez az AWS MLOps-tanfolyama segít megtanulni és alkalmazni a DevOps-stílusú eljárásokat, miközben betanítja és telepíti az ML modelleket az MLOps Engineering segítségével az AWS-en.
Ezenkívül megtanulja, hogyan kell csapatban működni, és hogyan használhatja fel az eszközöket, az automatizálást, az eljárásokat és a csapatmunkát a fejlesztők és az üzemeltető személyzet, a DevOps mérnökök és az ML-modellek operacionalizálásáért felelős ML adatplatform mérnökök támogatására.
Felfedezi, hogyan készíthet MLOps cselekvési tervet vállalkozása számára a kurzus befejeztével, hogy a tanulásból áttérhessen a gyakorlatba.
Szakmai tanúsítvány MLOps-ban AWS-vel: EdX
Ez az EdX Cource egy másik jó lehetőség az ML-rajongók számára. A Machine Learning Operations with Amazon Web Services tanfolyamon megtanulhatja az adatmérnöki és adattudományi képességek integrálását a gépi tanulási modellek üzembe helyezéséhez.
A mesterséges intelligencia modellek megvalósítása során a legtöbb munka nem jár modellfejlesztéssel. A tanterv bemutatja az adattudósokkal való együttműködést és olyan gépi tanulási modellek megvalósítását, amelyek képesek tanulni az adatokból és előrejelzéseket készíteni. Ez az eljárás általában automatizált; így MLOp-kra és mesterséges intelligencia mérnöki szakértelmére van szükség.
További kiegészítésként a tanfolyam segít megtanulni, hogyan kell felépíteni a folyamatot több műveleti pont, például a bejövő adatok és a döntési kimenetek figyelésére.
MLOps tanfolyami minősítés: igmGuru
Az igmGuru által készített MLOps-tanfolyam célja, hogy a résztvevőket oktassák a tömeggyártáshoz szükséges gépi tanulási modellek létrehozására.
Az egyének továbbképzést kapnak a különféle eszközök és gyártási technikák gépi tanuláshoz való használatáról. A kurzus biztosítja az MLOps alapjainak szükséges megismerését a tantárgyi kompetencia fejlesztéséhez, ami elengedhetetlen a sikeres mesterségesintelligencia-pályafutás garantálásához.
MLOps alapjai: PluralSight
A PluralSight ezen kurzusa az ML-be integrált rendszerek üzembe helyezéséhez, kiértékeléséhez, megfigyeléséhez és üzemeltetéséhez szükséges szabványos gépi tanulási gyakorlatok alapos ismeretére összpontosít.
A tanfolyam során különféle gépi tanulási műveleti eszközöket ismertetnek meg a hallgatókkal. Ezen eszközök használatának megértése mellett a tanulók tovább tanulják az eszközök használatának standard megközelítéseit. A tanfolyam segítséget nyújt a szakembereknek az ML-rendszer és az üzleti folyamatok integrálásához.
Ennek ellenére a tanulók tovább tanulják az ML rendszer tesztelését és monitorozását, hogy javítsák a teljesítményét és kiküszöböljék a technikai hibákat. A PluralSight ennek az online kurzusnak az ingyenes próbaverzióját kínálja. Ha tetszik az ingyenes verzió, és folytatni szeretné a tanfolyamot, vásárolja meg a prémium verziót. Az ingyenes próba tíz napig tart, és csak a kurzus bevezető részét tartalmazza.
Következtetés
A Machine Learning (ML) egy élvonalbeli technológia, amely intelligensebbé és önfenntartó döntéshozóvá teszi a gépeket. A múltban a gépek az emberi bemenetek szerint működtek. De egy ML-be integrált rendszer emberi beavatkozás nélkül is képes önállóan működni, és az adatok elemzésével és a tanulással idővel folyamatosan javítja teljesítményét.
Tehát, ha az adattudomány területére szeretne kerülni, elengedhetetlen az ML műveletek (MLOps) megtanulása. Az MLOps tanfolyamon elsajátíthatja az ML műveletek alapjait, és eloszlathatja kétségeit és tévhiteit. Segít abban is, hogy megtalálja álmai munkáját, és tisztességesen keressen.
Így válasszon egy jó MLOps tanfolyamot a fenti listából, iratkozzon fel rá, és kezdje el a tanulást.